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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答辯ppt課件-資料下載頁

2025-01-05 15:50本頁面
  

【正文】 Ny()() te y y ptp???()typ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的原理是給對象和辨識模型施加 相同的輸入,得到對象的輸出 和模型的輸出 ()y tp選擇適當(dāng)?shù)纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)作為被辨識系統(tǒng) P的模 型及其逆模型( P可以是線性系統(tǒng)也可以是 非線性系統(tǒng))。所選的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定后, 在給定的被辨識系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù) 下,網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)(訓(xùn)練),不斷的調(diào)整 權(quán)系值,使得準(zhǔn)則函數(shù)為最優(yōu)。 )( kz )( ku )( ke ?)( k? )(? NNP 學(xué)習(xí)算法 P 模型辨識結(jié)構(gòu) 所謂正向模型是指利用多層前饋神經(jīng)絡(luò), 通過訓(xùn)練或?qū)W習(xí),使其能夠表達系統(tǒng)正向 動力學(xué)特性的模型。 Ny (1)直接逆建模 直接逆建模也稱廣義逆學(xué)習(xí) (Generalized Inverse Learning),在建立系統(tǒng)的逆模型 時,可逆性必須首先假定。 (2) 正 — 逆建模 正 逆建模也稱狹義逆學(xué)習(xí) (Specialized lnverse Learning) Nyy,其所謂參數(shù)則反映在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的權(quán)值上。 2. 辨識的結(jié)果為網(wǎng)絡(luò)外部特性擬合系統(tǒng)的輸入 /輸出特性,網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部特性歸納隱含在系統(tǒng)輸入 /輸出數(shù)據(jù)中的系統(tǒng)特性。 3. 辨識的收斂速度不依賴于待辨識系統(tǒng)的維數(shù),只與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身及其所采用的學(xué)習(xí)算法有關(guān)。 4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大量連接,其連接權(quán)的權(quán)值在辨識中對應(yīng)于模型參數(shù),通過調(diào)節(jié)這些參數(shù)可使網(wǎng)絡(luò)輸出逼近系統(tǒng)輸出。 5. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為實際系統(tǒng)的辨識模型,實際上也是系統(tǒng)的一個物理實現(xiàn),可以用于在線控制。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的特點:
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